디지털 영역이 계속 진화함에 따라 비디오 분석에 대한 기존의 요구 사항은 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 기업들은 그 어느 때보다 방대한 양의 비디오 콘텐츠를 쉽게 선별할 수 있는 정교한 도구를 요구하고 있습니다.

이 블로그에서는 동영상 검색의 혁신적인 중요성과 현대 미디어 소비의 복잡성을 해독하는 데 있어 이미지 및 텍스트 분석의 필수적인 역할에 대해 자세히 살펴봅니다.

엑솔릿의 AI 동영상 검색이 단순한 부가 기능이 아니라 오늘날의 역동적인 디지털 환경에서 필수적인 기능을 제공하는 이유를 알아보세요.

소셜 미디어 플랫폼 전반에서 동영상 콘텐츠가 기하급수적으로 증가함에 따라 기업은 의미 있는 인사이트를 효율적으로 캡처, 분석, 공개 및 대중화할 수 있는 고급 도구가 필요합니다.

하지만 우리는 종종 정량적 지표에 사로잡혀 해시태그, 참여율, 오디언스 규모와 같은 메타데이터에만 집중하고 콘텐츠 자체는 간과하는 경우가 많습니다!

소셜 비디오의 콘텐츠를 이해해야만 트렌드와 뉘앙스, 사람들의 행동과 말, 사용자 행동을 제대로 파악할 수 있습니다. 콘텐츠는 잠재적으로 양질의 조사 결과로 공식화할 수 있는 더 깊은 소셜 리스닝의 질적 인사이트를 드러낼 수 있습니다.

소셜 동영상 검색에 대한 가장 일반적인 접근 방식입니다:

Exolyt를 비롯한 오늘날 많은 동영상 플랫폼은 태그 기반 검색을 사용하여 동영상을 찾습니다. 태그 기반 검색 시스템에서는 사용자가 특정 태그 또는 키워드를 사용하여 동영상을 분류하면 플랫폼이 동영상 내에서 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

• 사용자가 이러한 태그와 정확히 일치하는 키워드를 검색하면 관련 콘텐츠가 반환됩니다. 예를 들어 사용자가 "문워크 댄스 빠른 튜토리얼"을 검색하면 태그 기반 검색 시스템은 "빠른", "튜토리얼", "문워크", "댄스" 등의 태그가 포함된 동영상을 반환합니다.

이 방법은 간단하지만, 특히 사용자가 롱테일 세부 키워드와 사전 정의된 태그와 단어 하나하나가 반드시 일치하지 않는 구문형 쿼리를 사용하는 경우 포괄적인 결과를 제공하지 못하는 경우가 많습니다.

• 위의 예를 참조하여 '마이클 잭슨의 대표 동작 5분 만에 배우기'라는 제목의 동영상은 사용자의 검색어와 겹치는 부분이 전혀 없으므로 반환되지 않습니다.
• 또한 사용자는 동영상의 주요 주제와 관련이 없을 수 있는 키워드를 검색하는 경우가 많습니다. 예를 들어 사용자가 '검은 모자를 쓴 공연자'를 검색하는 경우, 메타데이터 어디에도 '검은 모자를 쓴 공연자'가 언급되어 있지 않기 때문에 마이클 잭슨에 대한 동영상이 반환되지 않을 수 있습니다.

일반적인 사용자 속성:

• 많은 콘텐츠 크리에이터가 브랜드나 제품을 태그하거나 언급하지 않더라도 해당 제품을 계속 사용하고 추천하는 것만으로도 흥미로운 피드백을 공유합니다.
• 많은 틱톡 사용자들이 해시태그와 캡션을 점점 더 적게 사용하는 경향이 있습니다. 그러나 그들의 동영상은 여전히 놓치기 쉬운 중요한 내용을 담고 있습니다.

이러한 문제들로 인해 검색 기능의 개선이 요구되고 있습니다. 그래서 시맨틱 동영상 검색 도구를 통해 이러한 문제를 해결할 수 있는 창을 대규모로 열어드리고자 합니다.

엑솔릿의 새로운 AI 동영상 검색은 위에서 언급한 문제를 정확히 해결하고 콘텐츠를 쉽게 검색할 수 있도록 지원합니다.

태그 기반 검색 대신 머신러닝과 인공 지능을 사용하여 동영상 내의 프레임을 분석하고 콘텐츠를 추출하여 텍스트 기반 검색에 액세스할 수 있도록 합니다.

Exolyt의 동영상 검색은 해시태그와 캡션 검색을 넘어 시맨틱 분석을 통해 놓친 모든 동영상을 찾아낼 수 있습니다.

태그가 지정되지 않았더라도 화면에 제품이 표시되는 동영상까지 포함하여 광범위한 결과를 제공합니다. 또한 화면의 텍스트에서 검색과 관련된 멘션 등을 찾아 필요에 가장 적합한 동영상 콘텐츠를 집계할 수 있습니다.

엑솔릿은 최첨단 머신 러닝을 사용해 동영상을 고차원 벡터로 변환합니다. 이러한 벡터는 동영상의 가장 뚜렷한 특징을 포착하고, 이러한 특징을 기반으로 각 동영상이 고유한 위치를 갖는 좌표계를 생성합니다.

이를 통해 고객의 니즈에 가장 관련성 높은 동영상을 캡처하여 이커머스 및 엔터테인먼트의 안개 속에서 사라진 콘텐츠를 발견할 수 있습니다.

다음은 간단한 도형과 색상을 사용한 간단한 예시입니다.

이러한 나무 모양이 있고 그 차이점과 유사점을 효과적으로 설명해야 한다고 가정해 보겠습니다.

도형에는 둥글기와 색이라는 두 가지 속성이 있다는 것을 알 수 있습니다. '둥글기'와 '색상'을 치수로 하는 '좌표' 체계를 만들고 이 도형을 다음과 같이 좌표 체계에 배치할 수 있습니다:

오른쪽으로 갈수록 도형의 원형이 커지고, 위로 갈수록 도형의 색상이 더 화려해집니다.

콘텐츠 검색은 동일한 기본 원칙에 따라 작동하지만, 도형 대신 동영상을 사용하고 '동글동글함'과 '화려함' 대신 콘텐츠별 기능을 더 많이 사용합니다.

다음은 동영상 컨텍스트에서 이 방법을 시각화하는 방법에 대한 지나치게 단순화된 예시입니다.

한 차원은 동영상의 '외관'을 측정하고 다른 차원은 동영상의 '패션'을 측정한다고 상상할 수 있으며, 이러한 차원을 사용하여 동영상을 매핑하고 서로의 거리를 측정할 수 있습니다.

이 예에서는 매우 단순한 두 가지 차원만 사용한다는 점을 기억하세요. 실제로는 매우 높은 차원의 공간과 매우 추상적인 벡터를 사용하는 방법론을 사용합니다. 이를 통해 모든 동영상을 매우 세부적인 방식으로 서로 연관시킬 수 있으며, 사용자가 고정밀 콘텐츠 검색을 수행할 수 있습니다.

앞서 언급했듯이, 동영상 콘텐츠를 전체적으로 분석하지 못하는 제한된 검색 가능성으로 인해 놓치는 동영상을 캡처해야 할 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.

엑솔릿의 AI 동영상 검색은 사용자 및 소셜 행동을 연구하는 기업에게 중요한 프레임 단위로 콘텐츠 세부 정보를 성능 지표와 결합하여 대량의 TikTok 콘텐츠를 빠르게 검색할 수 있는 기능으로 이 문제를 해결합니다. 또한:

• 비즈니스와 관련된 다양한 콘텐츠를 검색하고 확인하면 어떤 유형의 동영상이 관심을 끄는지 더 잘 이해하고 시청자의 관심사 및 행동에 맞는 콘텐츠 전략을 홍보하는 데 도움이 됩니다.
• 콘텐츠 검색을 통해 브랜드는 자신의 가치와 마케팅 목표에 부합하는 콘텐츠를 보유한 인플루언서를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 인플루언서와 브랜드 오디언스 모두의 공감을 얻을 수 있는 진정한 파트너십을 쉽게 구축할 수 있습니다.
• 브랜드는 콘텐츠 검색을 사용하여 다양한 TikTok 동영상에서 어디서 어떻게 언급되는지 추적할 수 있습니다. 이 기능은 브랜드 평판을 관리하고, 고객 피드백에 응답하고, 적시에 커뮤니티와 소통하는 데 매우 중요합니다.
• 또한, AI 동영상 검색을 통해 사용자는 동일한 텍스트 검색 설명과 일치하는 동영상을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 보다 광범위한 미적, 문화적, 의미론적 트렌드를 다른 사람들보다 앞서 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드는 '깨끗한 소녀 미학', '오래된 돈 미학' 또는 '미국 대형 트럭'을 검색하고 해당 주제와 대략적으로 일치하는 동영상을 확인하여 플랫폼 전반의 문화적 또는 시각적 트렌드를 파악할 수 있습니다.

*이 기능은 현재 알파 버전으로, 보이지 않는 곳에서 지속적으로 개선하고 있습니다. 따라서 고객이라면 언제든지 피드백을 공유해 주세요!